Hurtownie danych wspierają analizę organizacyjną

Koncepcje hurtowni danych

Aaren Stubberfield

Data Scientist

Cykl życia – ogólny schemat

Planowanie – wymagania biznesowe

1. Wymagania biznesowe:
   • Zrozumienie potrzeb organizacji
   • Persony:
     • Analityk i Data Scientist – zbieranie wymagań

Planowanie – modelowanie danych

1. Modelowanie danych:
   • Planowanie i organizacja integracji danych
   • Persony:
     • Inżynier danych i administratorzy baz danych – projektowanie potoku danych
     • Analityk i Data Scientist – wiedza biznesowa o danych

Wdrożenie – projektowanie i tworzenie ETL

1. Projektowanie ETL:
   • Implementacja potoków danych i procesu ETL
   • Persony:
     • Inżynier danych i administratorzy baz danych – implementacja potoku danych

Wdrożenie – tworzenie aplikacji BI

1. Tworzenie aplikacji BI:
   • Konfiguracja narzędzi Business Intelligence (BI)
   • Persony:
     • Analityk i Data Scientist – konsultacje przy konfiguracji narzędzi BI

Wsparcie / Utrzymanie – utrzymanie

1. Utrzymanie:
   • Wprowadzanie niezbędnych modyfikacji
   • Persony:
     • Inżynier danych – modyfikuje według potrzeb

Wsparcie / Utrzymanie – testowanie i wdrożenie

1. Testowanie i wdrożenie:
   • Testowanie
   • Persony:
     • Analityk i Data Scientist – konsultacje przy konfiguracji narzędzi BI
     • Inżynierowie danych – wdrażają hurtownię danych

Macierz person

Etap cyklu życia	Analitycy	Data Scientist	Inżynierowie danych	Administratorzy bazy danych
Wymagania biznesowe	X	X
Modelowanie danych	X	X	X	X
Projektowanie i tworzenie ETL			X	X
Tworzenie aplikacji BI	X	X
Utrzymanie			X
Testowanie i wdrożenie	X	X	X

Czas na ćwiczenia!

Koncepcje hurtowni danych